The Importance of Environmental Variability and Transient Population Dynamics for a Northern Ungulate
Notice bibliographique
Résumé
The pathways through which environmental variability affects population dynamics remain poorly understood, limiting ecological inference and management actions. Here, we use matrix-based population models to examine the vital rate responses to environmental variability and individual traits, and subsequent transient dynamics of the population in response to the environment. Using Sitka black-tailed deer ( Odocoileus hemionus sitkensis ) in Southeast Alaska as a study system, we modeled effects of inter-annual process variance of covariates on female survival, pregnancy rate, and fetal rate, and summer and winter fawn survival. To examine the influence of environmental variance on population dynamics, we compared asymptotic and transient perturbation analysis (elasticity analysis, a life-table response experiment, and transience simulation). We found that summer fawn survival was primarily determined by black bear ( Ursus americanus ) predation and was positively influenced by mass at birth and female sex. Winter fawn survival was determined by malnutrition in deep-snow winters and was influenced by an interaction between date of birth and snow depth, with late-born fawns at greater risk in deep-snow winters. Adult female survival was the most influential vital rate based on classic elasticity analysis, however, elasticity analysis based on process variation indicated that winter and summer fawn survival were most variable and thus most influential to variability in population growth. Transient dynamics produced by non-stable stage distributions produced realized annual growth rates different from predicted asymptotic growth rates in all years, emphasizing the importance of winter perturbations to population dynamics of this species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».